Descrizione del progetto
Perfezionare la diagnosi decentrata della sepsi
La sepsi è un’emergenza medica potenzialmente letale, correlata a una reazione estrema dell’organismo a un’infezione. Sebbene una diagnosi tempestiva della sepsi sia estremamente importante in termini di sopravvivenza, non esiste un test singolo disponibile e la diagnosi si basa sul rilevamento di vari segni clinici. Per risolvere questo problema, il progetto AMBROSIA, finanziato dall’UE, si propone di sviluppare un’unità decentrata che incorpori biosensori fotonici in grado di rilevare 7 diversi biomarcatori legati alla sepsi. La sensibilità e la convenienza del sistema si basano su moduli di rete neurale monouso, che offrono un approccio accurato e intelligente per la diagnosi della sepsi decentrata.
Obiettivo
AMBROSIA aims to provide the foundations for a multi-sensing future-proof Point of Care Unit for sepsis diagnosis offered by a CMOS compatible toolkit and enhanced by on-chip photonic neural network technology to provide an accurate and rapid diagnosis. AMBROSIA will be investing in the established ultra-small-footprint and elevated sensitivity of integrated plasmo-photonic sensors reinforced by the well-known on-chip slow-light effect and micro-transfer printed lasers and photodiodes on Si3N4, as well as the functional processing and classification portfolio of integrated photonic neural network engines, towards painting the landscape of the next-coming disruption in sensor evolution, tailoring them in System-in-Package prototype assemblies, with the sensors being cheap disposable pluggable modules that can rapidly and accurately diagnose sepsis at the bedside in clinical environments. AMBROSIA targets to demonstrate a Point of Care Unit incorporating: i) a switchable sensor area array, with each sensor area facilitating a pluggable, 8-channel label-free plasmo-photonic sensor for sepsis diagnosis with a sensitivity over 130.000nm/RIU and a Limit of Detection below 10-8 RIU for each interferometric sensor, ii) an embedded Si3N4 photonic neural network processing and classifying at the same time the data from at least 7 biomarkers with zero-power providing in the first minutes an accurate and rapid diagnosis for sepsis, iii) Micro-transfer printed lasers and photodetectors on chip that will drastically decrease costs of both the sensing and neural network modules, and render the sensor arrays disposable.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
- ingegneria e tecnologiabiotecnologia ambientalebiorilevamento
- ingegneria e tecnologiaingegneria elettrica, ingegneria elettronica, ingegneria informaticaingegneria elettronicasensorisensori ottici
- scienze naturaliscienze fisicheotticafisica dei laser
È necessario effettuare l’accesso o registrarsi per utilizzare questa funzione
Siamo spiacenti… si è verificato un errore inatteso durante l’esecuzione.
È necessario essere autenticati. La sessione potrebbe essere scaduta.
Grazie per il tuo feedback. Riceverai presto un'e-mail di conferma dell'invio. Se hai scelto di ricevere una notifica sullo stato della segnalazione, sarai contattato anche quando lo stato della segnalazione cambierà.
Parole chiave
Programma(i)
Argomento(i)
Invito a presentare proposte
(si apre in una nuova finestra) HORIZON-CL4-2022-DIGITAL-EMERGING-01
Vedi altri progetti per questo bandoMeccanismo di finanziamento
HORIZON-RIA -Coordinatore
546 36 THESSALONIKI
Grecia